郝 剛,覃爭(zhēng)鳴,梁 鵬,齊建陽(yáng),吳光鴻
(1.廣東技術(shù)師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院,廣東 廣州 510665;2.廣州映博智能科技有限公司,廣東 廣州 510620)
根據(jù)聯(lián)合國(guó)的人口測(cè)算數(shù)據(jù)顯示,從2012年開始,中國(guó)進(jìn)入了人口老齡化快速發(fā)展階段。60歲以上老人將由最初的1.78億逐步增加到2.21億,且老年人口比例也從原先的13.3%增加到16%。預(yù)計(jì)到2025年,中國(guó)的老年人口將會(huì)增加到2.84億,占全國(guó)總?cè)丝诘?9.3%,這將會(huì)使中國(guó)的養(yǎng)老服務(wù)面臨巨大的挑戰(zhàn)[1]。
心血管疾病死亡率一直居高不下,而老齡人作為心血管疾病高發(fā)人群,隨著中國(guó)老齡化社會(huì)來(lái)臨,勢(shì)必會(huì)加重這一情況。但由于心血管疾病的突發(fā)性,心血管病人只能借助于傳統(tǒng)的疾病診斷方式,在醫(yī)院住院并隨身佩戴專業(yè)監(jiān)測(cè)設(shè)備,結(jié)合醫(yī)學(xué)專家的專業(yè)知識(shí),進(jìn)行心血管疾病的監(jiān)控及治療[2]。雖然該方式科學(xué)且精確,但整個(gè)過(guò)程極其煩瑣、復(fù)雜,不便實(shí)施。而且,人們常常覺(jué)得自己身體健康,因此疏于體檢,于是便提高了患高發(fā)疾病的潛在風(fēng)險(xiǎn)。倘若能利用無(wú)障礙的穿戴式設(shè)備,在用戶的日常生活中對(duì)其進(jìn)行監(jiān)測(cè)分析,則可盡可能地降低這一風(fēng)險(xiǎn)。面對(duì)老齡化社會(huì)帶來(lái)的大量空巢老人,對(duì)老齡人心血管疾病進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,并在疾病發(fā)生的第一時(shí)間獲取預(yù)警進(jìn)行治療將變得極其重要[3-4]。傳統(tǒng)的心血管傳感器由于精度和用戶佩戴習(xí)慣的原因,難以確保其精確度和準(zhǔn)確性能滿足臨床醫(yī)學(xué)的要求[5]。目前國(guó)內(nèi)出現(xiàn)了一部分養(yǎng)老陪伴機(jī)器人[6-8],但主要面向的是老年人的情感訴求,解決空巢老人的心理問(wèn)題。
為此,本文通過(guò)將智能手環(huán)和服務(wù)機(jī)器人進(jìn)行結(jié)合,對(duì)服務(wù)機(jī)器人的特殊情況預(yù)警、室內(nèi)定位及精確導(dǎo)航技術(shù)進(jìn)行研究,與現(xiàn)有機(jī)器人本體及相關(guān)技術(shù)結(jié)合,開發(fā)基于物聯(lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)分析的智能機(jī)器人家庭監(jiān)護(hù)預(yù)警系統(tǒng)。利用智能機(jī)器人實(shí)現(xiàn)對(duì)獨(dú)居老人的監(jiān)護(hù),為大量的空巢老人提供健康保證,不但能夠滿足當(dāng)前空巢老人看護(hù)市場(chǎng)的急切需求,而且還有利于提高空巢老人的晚年生活質(zhì)量,對(duì)于促進(jìn)社會(huì)健康和諧發(fā)展有著重要意義。
為實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo),本系統(tǒng)主要分為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)傳輸控制層、數(shù)據(jù)處理層和應(yīng)用層4個(gè)層次,如圖1所示。

圖1 基于物聯(lián)網(wǎng)的智能機(jī)器人家庭監(jiān)護(hù)預(yù)警系統(tǒng)
數(shù)據(jù)采集層包括用戶個(gè)體、可穿戴式設(shè)備(含基于光電容積脈搏波描記法PPG技術(shù)的心律傳感器、基于藍(lán)牙4.0的通信設(shè)備)以及基于藍(lán)牙協(xié)議的iBeacon三點(diǎn)室內(nèi)定位技術(shù)對(duì)可佩帶設(shè)備進(jìn)行定位;數(shù)據(jù)傳輸控制層包括基于智能移動(dòng)終端APP;數(shù)據(jù)處理層包括基于JSP技術(shù)的后臺(tái)服務(wù)處理程序以及疾病數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型;應(yīng)用層包括智能機(jī)器人本體(配備500萬(wàn)像素?cái)?shù)字?jǐn)z像頭和Ⅴ段頻無(wú)線麥克風(fēng)等)。以下將對(duì)具體的實(shí)現(xiàn)部分進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。
可佩戴設(shè)備:利用搭載了Ti CC2541藍(lán)牙通信模塊以及Pulse Sensor心律傳感器的開發(fā)板,并采用基于藍(lán)牙Beacon的室內(nèi)三點(diǎn)定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)可佩戴設(shè)備的定位。
數(shù)據(jù)傳輸:通過(guò)在支持藍(lán)牙4.0及能上網(wǎng)的智能手機(jī)上開發(fā)的APP提供數(shù)據(jù)交互。
后臺(tái)服務(wù)器程序:部署在大數(shù)據(jù)分布式云計(jì)算平臺(tái)上,通過(guò)HTTP通訊協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)通訊。
疾病檢測(cè)模型:基于深度置信網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法對(duì)RRI序列進(jìn)行異常檢測(cè)。
智能機(jī)器人:使用激光雷達(dá)進(jìn)行室內(nèi)地圖構(gòu)建,采用基于D*算法實(shí)現(xiàn)機(jī)器人動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃,并利用人臉識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)用戶查找。
用戶正確佩戴健康手環(huán),非特殊情況不要摘下,手環(huán)中的心律傳感器將采集到的用戶心跳序列通過(guò)藍(lán)牙通訊實(shí)時(shí)傳遞給匹配的智能手機(jī),手機(jī)端APP將收集到的心跳序列通過(guò)HTTP協(xié)議實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)發(fā)給后臺(tái)云服務(wù)器,后臺(tái)程序通過(guò)疾病檢測(cè)模型對(duì)收到的心跳序列進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè),并將異常檢測(cè)結(jié)果連同心跳序列及采集時(shí)間一同存入數(shù)據(jù)庫(kù)中,與此同時(shí),繪制動(dòng)態(tài)心跳曲線圖,以供管理者查詢。當(dāng)用戶心跳數(shù)據(jù)異常時(shí),心跳曲線圖將會(huì)產(chǎn)生明顯異樣(曲線變紅色),后臺(tái)將通過(guò)HTTP協(xié)議向智能手機(jī)發(fā)送預(yù)警信息,手機(jī)收到預(yù)警信息后,將通知手環(huán)進(jìn)行定位,并將手環(huán)的位置坐標(biāo)發(fā)送至智能機(jī)器人,智能機(jī)器人根據(jù)提前構(gòu)建的室內(nèi)地圖以及手環(huán)的坐標(biāo),自主動(dòng)態(tài)規(guī)劃最優(yōu)路線,并盡快移動(dòng)到用戶旁邊,對(duì)用戶進(jìn)行詢問(wèn),根據(jù)用戶的回答采取相應(yīng)操作。例如,若用戶回答“不需要”等同義字樣,智能機(jī)器人則回答“好的”,然后停在那里,等候用戶指令;若用戶回答“需要”等同義字樣,或是機(jī)器人3次詢問(wèn)后仍無(wú)響應(yīng),則智能機(jī)器人立刻視頻呼叫預(yù)設(shè)緊急聯(lián)系人,并移交智能機(jī)器人的控制權(quán)限,由緊急聯(lián)系人決定后續(xù)操作。
數(shù)據(jù)采集層需要實(shí)現(xiàn)利用智能手環(huán)采集佩戴者心律數(shù)據(jù)、將采集的數(shù)據(jù)通過(guò)手機(jī)作為中轉(zhuǎn)傳送至后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)以及實(shí)現(xiàn)對(duì)手環(huán)的定位。所以智能手環(huán)主要包括采集用戶心律數(shù)據(jù)、定位手環(huán)、傳輸藍(lán)牙數(shù)據(jù)3種功能。
使用基于光電容積脈搏波描記法(PPG)技術(shù)的心率傳感器Pulse Sensor實(shí)現(xiàn)對(duì)手環(huán)佩戴者心律數(shù)據(jù)的采集;采用基于藍(lán)牙Beacon的室內(nèi)三點(diǎn)定位方案,實(shí)現(xiàn)對(duì)手環(huán)的定位;針對(duì)數(shù)據(jù)傳輸,本文采用CC2451芯片搭載CC2451藍(lán)牙模塊實(shí)現(xiàn)對(duì)采集數(shù)據(jù)的傳輸。
此處選用的基于藍(lán)牙Beacon的室內(nèi)三點(diǎn)定位技術(shù),主要是利用藍(lán)牙BLE4.0的beacon廣播功能,在室內(nèi)定點(diǎn)布置3個(gè)Beacon基站,Beacon基站將不斷發(fā)送Beacon廣播報(bào)文(報(bào)文內(nèi)含發(fā)射功率),當(dāng)搭載藍(lán)牙4.0模塊的可佩戴設(shè)備收到Beacon廣播報(bào)文后,測(cè)量出接收功率,帶入到功率衰減與距離關(guān)系的函數(shù)中,測(cè)算出距離該Beacon基站的距離。然后利用距離3個(gè)Beacon基站的距離,即可實(shí)現(xiàn)多點(diǎn)定位的功能。考慮到信號(hào)傳輸過(guò)程中受到的干擾,比如墻壁阻隔、同頻干涉、信道問(wèn)題等,本項(xiàng)目采用K近鄰算法來(lái)對(duì)接收到的坐標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè),從而獲取手環(huán)位置坐標(biāo)。
K近鄰算法提前獲取室內(nèi)數(shù)據(jù),通過(guò)訓(xùn)練,將室內(nèi)劃分成多個(gè)區(qū)域,進(jìn)而后續(xù)對(duì)手環(huán)位置做出預(yù)測(cè),其定位原理如圖2所示。

圖2 基于藍(lán)牙beacon定位原理圖
數(shù)據(jù)傳輸控制層需要以智能手機(jī)為中轉(zhuǎn),將采集到的數(shù)據(jù)傳送至后臺(tái),將后臺(tái)預(yù)警數(shù)據(jù)以及手環(huán)位置傳送給機(jī)器人,與此同時(shí),手機(jī)用戶界面還可根據(jù)需要實(shí)時(shí)顯示中轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)。所以數(shù)據(jù)傳輸控制層主要包含以下2種功能,即圖形化手機(jī)APP和數(shù)據(jù)交互。
使用基于移動(dòng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的圖形化手機(jī)APP,此APP實(shí)現(xiàn)用戶BPM數(shù)據(jù)顯示,同時(shí)能夠連接后臺(tái)、可佩戴設(shè)備和智能機(jī)器人,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互。
數(shù)據(jù)處理層需要實(shí)現(xiàn)根據(jù)接收到病人的實(shí)時(shí)心律數(shù)據(jù)進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)、保存并將其以圖形化顯示。所以針對(duì)后臺(tái)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)處理層主要包括后臺(tái)服務(wù)框架的搭建、用戶心律數(shù)據(jù)的存取、疾病預(yù)測(cè)以及數(shù)據(jù)可視化3種功能。
后臺(tái)服務(wù)端采用JavaWeb技術(shù)實(shí)現(xiàn),部署在Tomcat8.0服務(wù)器上,運(yùn)行于云端,采用SQLSever 2015作為數(shù)據(jù)庫(kù)。后臺(tái)服務(wù)程序?qū)⒔邮盏降男穆蓴?shù)據(jù)保存至數(shù)據(jù)庫(kù)之前,會(huì)先利用基于深度置信網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的疾病預(yù)測(cè)模型對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行疾病預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)隨心率數(shù)據(jù)一同保存,與此同時(shí),后臺(tái)會(huì)根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行圖形化異常顯示。
采用Socket技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)后端通訊服務(wù),在TCP/UDP協(xié)議基礎(chǔ)上構(gòu)筑應(yīng)用,且后臺(tái)程序直接采用JSP的基礎(chǔ)技術(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)。這樣做的好處是可以支持長(zhǎng)連接、網(wǎng)絡(luò)流量小、設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單。
使用tensorflow深度學(xué)習(xí)框架搭建基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的疾病檢測(cè)模型,主要包括1個(gè)輸入層、2個(gè)RBM、1個(gè)輸出層。
輸入層:從1個(gè)RRI序列中采樣100個(gè)采樣點(diǎn)以及1個(gè)BPM信號(hào)作為輸入層的輸入。
隱藏層:每層隱層為1個(gè)玻爾茲曼機(jī),其中計(jì)算得出隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)量m為:

式(1)中:n為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù);l為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù);a為1~10之間的常數(shù)。經(jīng)計(jì)算及實(shí)驗(yàn)參數(shù)調(diào)優(yōu),設(shè)置隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)m為30。
輸出層:輸出預(yù)測(cè)結(jié)果。
以心梗病人為例,事先將收集的心梗病人與非心梗病人的心跳數(shù)據(jù)(RRI序列集)及血壓數(shù)據(jù)用于模型的訓(xùn)練,將訓(xùn)練的模型保存并嵌入數(shù)據(jù)處理層。
經(jīng)訓(xùn)練的預(yù)測(cè)模型的輸入層通過(guò)實(shí)時(shí)對(duì)輸入的心跳RRI序列進(jìn)行預(yù)測(cè)。以心梗病人為例,當(dāng)預(yù)測(cè)結(jié)果為0時(shí)表示正常,當(dāng)預(yù)測(cè)結(jié)果為1時(shí)表示手環(huán)佩戴者存在心梗發(fā)作風(fēng)險(xiǎn),數(shù)據(jù)處理層產(chǎn)生一個(gè)預(yù)警信號(hào)。
應(yīng)用層以智能機(jī)器人作為實(shí)現(xiàn)硬件。智能機(jī)器人獲得手環(huán)定位后,根據(jù)位置坐標(biāo)進(jìn)行室內(nèi)自主導(dǎo)航,移動(dòng)到手環(huán)佩戴者位置并做出語(yǔ)音交互。所以機(jī)器人端主要包括室內(nèi)空間建模、機(jī)器人動(dòng)態(tài)路經(jīng)規(guī)劃、人機(jī)交互3種功能。
室內(nèi)空間建模實(shí)現(xiàn)機(jī)器人初次使用時(shí),根據(jù)用戶室內(nèi)布局,使用激光雷達(dá)作為外部傳感器對(duì)室內(nèi)進(jìn)行地圖建模,形成一個(gè)柵格靜態(tài)地圖;機(jī)器人動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃實(shí)現(xiàn)智能機(jī)器人根據(jù)已知手環(huán)坐標(biāo)以及室內(nèi)地圖采用D*算法實(shí)現(xiàn)機(jī)器人動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃移動(dòng)到手環(huán)佩戴者身邊;當(dāng)機(jī)器人來(lái)到手環(huán)佩戴者身邊時(shí),會(huì)開啟語(yǔ)音交互功能,對(duì)用戶做出詢問(wèn),根據(jù)用戶反饋結(jié)果做出相應(yīng)動(dòng)作。
本項(xiàng)目采用D*算法,先用Dijstra算法從目標(biāo)節(jié)點(diǎn)G向起始節(jié)點(diǎn)進(jìn)行搜索,計(jì)算路網(wǎng)中目標(biāo)點(diǎn)到各個(gè)節(jié)點(diǎn)的最短路徑h以及該位置到目標(biāo)點(diǎn)的實(shí)際值k,并存儲(chǔ)各個(gè)節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)最短路徑的父節(jié)點(diǎn)信息。當(dāng)原始路徑上各個(gè)節(jié)點(diǎn)未發(fā)生堵塞時(shí),行進(jìn)路徑為Dijstra計(jì)算得到的最優(yōu)路徑即h等于k。
根據(jù)保存的節(jié)點(diǎn)信息,機(jī)器人沿最短路開始移動(dòng),在移動(dòng)的下一節(jié)點(diǎn)沒(méi)有變化時(shí),無(wú)需計(jì)算,利用上一步Dijstra計(jì)算出的最短路信息從出發(fā)點(diǎn)向后追述即可,當(dāng)在Y點(diǎn)探測(cè)到下一節(jié)點(diǎn)X狀態(tài)發(fā)生改變,如堵塞。機(jī)器人首先調(diào)整自己在當(dāng)前位置Y到目標(biāo)點(diǎn)G的實(shí)際值h(Y),h(Y)=X到Y(jié)的新權(quán)值c(X,Y)+X的原實(shí)際值h(X),X為下一節(jié)點(diǎn)(到目標(biāo)點(diǎn)方向Y→X→G),Y是當(dāng)前點(diǎn)。k值取h值變化前后的最小值。
本文通過(guò)研發(fā)面向老年看護(hù)的健康手環(huán)室內(nèi)定位及智能機(jī)器人精準(zhǔn)導(dǎo)航技術(shù),通過(guò)在智能機(jī)器人本體上的適配工作,實(shí)現(xiàn)基于物聯(lián)網(wǎng)的智能機(jī)器人家庭監(jiān)護(hù)預(yù)警系統(tǒng)。滿足當(dāng)前獨(dú)居老人看護(hù)市場(chǎng)的迫切需求,促進(jìn)社會(huì)和諧發(fā)展。尤其對(duì)于老年人群,通過(guò)大量人體監(jiān)測(cè)的系列數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)心腦血管疾病等高發(fā)性疾病的潛在特征,并給出提醒及建議。